Mengklasifikasi Jenis Machine Learning
Melalui kelas ini, kamu diajak untuk:
- Mengenal klasifikasi sebagai bagian dari supervised learning.
- Mengetahui cara install library scikit-learn di Python.
Pengantar Machine Learning
Machine learning adalah adalah proses melatih komputer dengan memberikan banyak contoh data dalam sebuah dataset. Dari dataset tersebut, algoritma machine learning akan belajar untuk menghasilkan model prediksi dan pengetahuan yang akurat.
Machine learning sederhana memiliki dua algoritma umum, yaitu supervised learning dan unsupervised learning.
Supervised Learning
Mesin menerima dan melatih dataset yang memiliki label untuk membuat prediksi berdasarkan label tersebut. Contoh: klasifikasi dengan Random Forest, Regresi Logistik, dan K Neighbors.
Unsupervised Learning
Mesin mengidentifikasi pola-pola pada data yang tidak diberikan label. Contoh: Clustering dengan Hierarchical Clustering dan K-means.
Tentang Klasifikasi
Klasifikasi adalah bagian dari supervised learning. Ia melatih data-data dengan label untuk kemudian membuat prediksi. Mungkin kita familiar dengan fitur spam pada email. Lewat label spam dan bukan spam (biasa disebut ham), mesin menandakan email apa yang masuk kategori spam dan tidak. Ini adalah salah satu contoh penggunaan klasifikasi dalam machine learning.
Machine Learning dengan Python
Machine learning umum menggunakan Python. Spesifik untuk klasifikasi, kita dapat menggunakan library scikit-learn. Ikuti langkah-langkah di bawah ini untuk memulai.
Install scikit-learn melalui terminal.
pip install scikit-learnInstall scikit-learn melalui JupyterLab atau Notebook.
!pip install scikit-learnPro Tips
- Algoritma supervised learning digunakan untuk memprediksi data dengan rujukan label, sementara unsupervised learning digunakan untuk menemukan pola pada data-data tanpa label.
- Klasifikasi adalah bagian dari supervised learning yang memprediksi label data berdasarkan pelatihan data-data yang telah memiliki label.
Kuis
Apa model yang termasuk algoritma supervised learning?